Масштабирование БД
Вертикальное масштабирование
Вертикальное масштабирование предполагает наращивание мощностей сервера. Основным преимуществом метода является его простота. Нет необходимости переписывать код при добавлении мощностей, а управлять одним крупным сервером намного проще, чем целой системой. Это же является и основным недостатком — масштабирование ресурсов одного сервера имеет вполне конкретные аппаратные ограничения. Также стоит учесть стоимость такого решения: сервер с кратным объёмом вычислительных ресурсов в большинстве случаев оказывается дороже, чем несколько менее мощных серверов, дающих в сумме такую производительность.
Горизонтальное масштабирование
Горизонтальное масштабирование означает увеличение производительности за счёт разделения данных на множество серверов. Такой способ предполагает увеличение производительности без снижения отказоустойчивости. Существует три основных типа горизонтального масштабирования.
Основная функция
Повышение стабильности
Повышение управляемости
Ускорение обработки
Метод
Копирование между серверами
Разбиение по функциональности
Разбиение по объему
Распределение
По ведущим и ведомым серверам
Потоковое
Физическое
Репликация
Ведущие сервера используются для чтения и изменения данных, а ведомые — только для чтения. В классической схеме репликации обычно один мастер и несколько слэйвов, так как в большей части веб‑проектов операций чтения на несколько порядков больше, чем операций записи. Однако в более сложной схеме репликации может быть и несколько мастеров.
Главное преимущество репликации — большое количество копий данных. Так, если даже головной сервер выходит из строя, любой другой сможет его заменить. Однако как механизм масштабирования репликация не слишком удобна. Причина тому — рассинхронизация и задержки при передаче данных между серверами. Чаще всего репликация используется как средство для обеспечения отказоустойчивости вместе с другими методами масштабирования.
Например, создание нескольких дополнительных slave‑серверов позволяет снять с основного сервера нагрузку и повысить общую производительность системы, а также можно организовать слэйвы под конкретные ресурсоёмкие задачи и таким образом, например, упростить составление серьёзных аналитических отчётов — используемый для этих целей slave может быть нагружен на 100%, но на работу других пользователей приложения это не повлияет.
Партицирование (секционирование)
Партиционирование таблиц делит весь объем операций по обработке данных на несколько независимых и параллельно выполняющихся потоков, что существенно ускоряет работу СУБД. Для правильного конфигурирования параметров партиционирования необходимо, чтобы в каждом потоке было примерно одинаковое количество записей.
Например, на новостных сайтах имеет смысл партиционировать записи по дате публикации, так как свежие новости на несколько порядков более востребованы и чаще требуется работа именно с ними, а не со всех архивом за годы существования новостного ресурса.
Шардирование (шардинг/сегментирование)
Процесс шардинга предполагает разнесения данных между отдельными шардами на основе некого ключа шардинга. Связанные одинаковым значением ключа шардинга сущности группируются в набор данных по заданному ключу, а этот набор хранится в пределах одного физического шарда. Это существенно облегчает обработку данных.
Шардинг является наиболее приемлемым решением для крупномасштабной деятельности, особенно если его использовать в паре с репликацией. Но стоит отметить, что это достаточно сложно организовать, так как необходимо учитывать межсерверное взаимодействие.
Например, в системах типа социальных сетей ключом для шардинга может быть ID пользователя, таким образом все данные пользователя будут храниться и обрабатываться на одном сервере, а не собираться по частям с нескольких.
Источники:
Last updated
Was this helpful?